人工知能は爆発的に発展しないので、バブルには注意が必要

2016年頃から、中国では人工知能への注目が高まり続けた。インターネット大手のテンセントは同年にAIラボを設立し、百度は人工知能への変革を開始した。今年の全国人民代表大会では、政府活動報告に初めて人工知能という用語が記され、一時は人工知能分野が新たなホットスポットとなったかに見えた。

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それでも、技術の研究開発から製品の応用までには時間がかかるため、人工知能が短期間で急激に爆発する可能性は非常に小さく、同時に、アルゴリズムの最適化は膨大なデータのサポートと切り離すことはできません。

独立系IT評論家の孫勇傑氏は「日刊経済新聞」の記者に対し、人工知能分野は全体としてまだ構想段階にあり、関連するコア技術や商用化の進展は遅いと語った。各企業にとって、自社の業務に基づいて適切な参入ポイントを見つけられるかどうかが試練となるだろう。

2016年にグーグル研究所のアルファ囲碁と世界囲碁チャンピオンのイ・セドル氏との対決があった後、百度は今年、自社の「小度」ロボットを「ヒューマンブレイン」マンマシンバトルに持ち込み、さらに3月19日に終了した第10回UECカップコンピュータ囲碁大会では、テンセントAIラボが開発した囲碁人工知能プログラム「Fine Art」が11勝を挙げて優勝した。

人工知能の核心能力は、主に知覚知能、計算知能、認知知能に反映されています。この用語はますます頻繁に人々の前に現れていますが、総合的な技術の進化と応用から判断すると、爆発的な発展は起こらないでしょう。むしろ、バブルの発生を警戒すべきです。

3月23日、百度の張亜琴社長はボアオ・アジアフォーラム2017年年次総会の「イノベーターのDNA」サブフォーラムに出席し、中国は現在人工知能イノベーションの分野で多くの人材を育成しており、海外からも多くの人材を中国に引きつけているが、忍耐力の欠如と急速な成功への熱意がバブルを招くだろうと述べた。

同氏は、「現段階では、ディープラーニング、人工知能は非常に流行語となっており、百度などの企業がディープラーニングに投資している。どの企業も自分たちは人工知能企業だと主張しており、まるで人工知能によって世界が一夜にして変わるかのように思われる。誰もが我慢できなくなり、同じことを急いでいる」と述べた。

「日刊経済新聞」の記者とのインタビューで、孫勇傑氏は、人工知能の基盤となるチップのイノベーションには間違いなく市場があると考えている。例えば、NVIDIA は現時点で好調のようで、データセンターや AI チップを中心としたディープラーニングなどの AI 関連分野ですでに一定の利益を得ています。下流に関しては、現時点では実質的な利益をもたらす製品は多くなく、そこから利益を得ているメーカーも基本的に存在せず、業界はまだレイアウトと投資の段階にあります。そのため、全体としては、関連するコア技術や事業化の進展が比較的遅く、自社のビジネスと組み合わせて適切な参入ポイントをいかに見つけるかが課題の一つとなるでしょう。

別の観点から見ると、百度研究所所長の林元清氏はかつて「日経新聞」などのメディアとのインタビューで、技術の価値を実現するには大規模な応用が必要だと語り、その重要性はアルゴリズムの反復だけでなく、データの蓄積にも反映されていると述べた。つまり、データ量とアルゴリズムの継続的な進化は、実際には両者の間に正の循環関係を生み出しており、閉ループを確立することが非常に重要です。

「アルゴリズムの観点から言えば、データは量が多いだけでなく、次元も豊富でなければなりません。」Guazi.comのCTOである張小莎氏も、アルゴリズム自体が競争上の障壁を築くことはできず、たとえ築けたとしても、時間差しか生み出せないと考えています。本当の技術的障壁は、データ量とデータ次元の蓄積にあります。

イノベーションワークスの会長兼CEOである李開復氏はかつて、人工知能は完璧ではなく、多くの場合、人間は依然としてコンピューターよりはるかに優れていると公に述べたことがある。しかし、人工知能が特に価値のある製品を生み出すことができる状況は 5 つあります。第一に、最高レベルを超える膨大なデータに基づいていること、第二に、プログラマーやエンジニアだけでなく、トップクラスの科学者が必要であること、第三に、非常に明確なドメイン境界が必要であること (人工知能は 1 つのことしか理解できないため、その分野から飛び出して話しても理解できない)、第四に、非常に優れたデータ注釈が必要であること、第五に、膨大なデータ分析には大量の計算能力が必要であり、この方法でのみ人工知能を形成できることです。